Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили мікросхему з низьким енергоспоживанням для безпілотних літальних апаратів (БПЛА), яка дозволяє ефективно створювати тривимірні карти в режимі реального часу. Ця мікросхема споживає лише 6 міліват потужності і може бути використана у легких шоломах доповненої реальності для різних застосувань.
Автоматизуйте створення великих обсягів контенту за допомогою робочих процесів ComfyUI на платформі Amazon SageMaker для задач штучного інтелекту. Прискорюйте рекламні кампанії, збільшуйте конверсії та захищайте репутацію бренду завдяки мультимедійним матеріалам, створеним за допомогою штучного інтелекту.
Нові серверні системи NVIDIA з використанням штучного інтелекту працюють із температурою охолоджуючої рідини 45°C, що робить їх більш енергоефективними. Інфраструктура з рідинним охолодженням може дозволити дата-центрам заощадити мільйони та зменшити споживання води на до 100%.
Перетворення аерофотознімків на базу знань, яку можна легко шукати, для таких галузей, як страхування та нерухомість. Багатомодальні вбудовані моделі компанії Vexcel та платформа Amazon Nova покращують семантичний пошук геопросторової інформації.
Метод регресії машинного навчання використовується для прогнозування числових значень; метод опорних векторів (SVM) з ядром є поширеною технікою. Автор реалізував SVM з використанням стохастичного градієнтного спуску (SGD) на C#, досягнувши високої точності та видаливши несуттєві дані для покращення продуктивності.
Розвиток штучного інтелекту залежить не лише від обчислювальної потужності, але й від енергії. Компанія Eco Wave Power використовує енергію океанських хвиль для виробництва чистої електроенергії, трансформуючи енергетичну інфраструктуру для потреб ШІ.
Amazon Bedrock AgentCore пропонує повністю керовану функцію веб-пошуку, що дозволяє AI-агентам отримувати доступ до інформації в режимі реального часу з спеціально створеного веб-індексу, який підтримується компанією Amazon. Це вирішує проблему обмеженості статичних знань, забезпечуючи актуальні та релевантні дані без необхідності використання складної інфраструктури або її обслуговування.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили модель машинного навчання, яка дозволяє точно прогнозувати поведінку металів, що сприяє розвитку нових матеріалів. Цей підхід можна адаптувати для інших матеріалів, відкриваючи можливості для створення нових екологічно чистих сталей та матеріалів для авіакосмічної промисловості.
Модуль IsolationForest у бібліотеці scikit-learn виявляє аномалії за допомогою дерев рішень. Алгоритм "Ліс аномалій", реалізований на C#, підтвердив свою точність при роботі з синтетичними даними.
Amazon Quick та Adobe Marketing Agent спрощують аналіз результатів рекламних кампаній для маркетологів. Інтеграція дозволяє здійснювати пошук за допомогою природної мови та надає цінні дані для планування кампаній та розуміння аудиторії. Функції Adobe Marketing Agent охоплюють перегляд кампаній, планування, аналіз аудиторії, вивчення шляхів взаємодії з користувачами та аналіз конфліктів, що пок...
Модель VibeThinker-3B, розроблена компанією Sina Weibo Inc і що має 3 мільярди параметрів, перевершує більші моделі в таких завданнях, як математика та програмування. Завдяки акценту на ефективності та спеціалізованому мисленні, вона забезпечує високу продуктивність у завданнях, які можна перевірити, а також у вирішенні непередбачених задач з програмування.
Технологія SpatialClaw, розроблена дослідницькою групою NVIDIA, покращує просторове мислення в моделях, що поєднують обробку зображень та текстової інформації. Вона перевершує систему SpaceTools на 11,2 бали і досягає точності 59,9% у 20 різних тестах.
Штучний інтелект трансформує рекламні операції на фестивалі Cannes Lions. Компанії Alembic, AWS, Criteo та інші демонструють, як технології NVIDIA забезпечують автономну роботу та більш ефективне управління ставками у великих корпораціях. Платформа Causal AI від компанії Alembic та система автоматизованих торгів від AWS на базі штучного інтелекту революціонізують маркетингові кампанії та індуст...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, зокрема Собхан Мохаммедпур і Габріеле Фаріна, ставлять під сумнів основні припущення теорії ігор, демонструючи, що методи градієнтного навчання можуть перевершувати спеціалізовані алгоритми в іграх з неповним обсягом інформації. Їхня робота зосереджена на навчанні нейронних мереж для стратегічного прийняття рішень у двосторонніх змаганнях,...
Використовуючи модель VotingRegressor з кількома моделями регресії на наборі даних про діабет, точність була низькою через велику кількість параметрів, які важко було оптимізувати. Демонстрація показала низьку точність, що підкреслює труднощі прогнозування діабету за допомогою методів машинного навчання.